Esse estudo explora o aprendizado de máquina informado por física pra melhorar as previsões do processo de flotação de ouro.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse estudo explora o aprendizado de máquina informado por física pra melhorar as previsões do processo de flotação de ouro.
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Um estudo comparando suposições de ausência aleatória e ausência latente aleatória.
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Aprenda um método para localizar o ponto mais baixo de uma ponte de Browniano de forma eficiente.
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Um novo método melhora as previsões do mercado de ações após os relatórios de lucros usando IA.
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O LASPATED ajuda a analisar dados com aspectos de localização e tempo pra ter insights melhores.
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Novo método para desenhar distritos foca em laços comunitários e representação.
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Aprenda como os dados populacionais melhoram a precisão das previsões em modelos incertos.
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Um estudo sobre a eficácia dos QGANs em comparação com modelos de Markov em rastreamento ocular.
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Uma olhada em como a computação de reservatório óptico melhora a previsão de preços de ações.
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Uma nova abordagem pra estudar comportamentos sociais complexos usando simulações.
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A pesquisa destaca os padrões de trânsito e a congestão perto da UNCC usando métodos iterativos.
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Esse artigo fala sobre o papel da aprendizagem de máquina em entender o comportamento dos animais.
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A pesquisa foca em resumir melhor conversas faladas entre diferentes línguas.
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A pesquisa revela comportamentos complexos de decaimento de partículas através de uma análise precisa.
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Esse estudo analisa o impacto do brilho médio e da mediana nas cálculos de distância de Céfides.
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Esse artigo analisa como os pesquisadores usam dados pra estudar a energia escura e os modelos cosmológicos.
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Um novo método melhora a eficiência na localização de sensores de tráfego usando cortes de grafos.
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Esse artigo fala sobre como usar aprendizado por reforço pra lidar com o barulho na computação quântica.
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NIRVAR analisa séries temporais complexas como redes, melhorando a precisão preditiva em várias áreas.
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Um método rápido para simular correntes estelares de aglomerados globulares foi desenvolvido.
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Uma nova abordagem usa as expectativas das empresas pra melhorar as estimativas da função de produção.
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O ProtNote melhora as previsões juntando sequências de proteínas e descrições em texto.
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Investigando correlações de galáxias pra melhorar nossa compreensão da estrutura e evolução do universo.
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Explore o impacto dos dados de controle históricos em estudos de toxicologia.
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O ByCAN automatiza a engenharia reversa de mensagens CAN pra melhorar a comunicação entre veículos.
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Analisando o crescimento e os desafios dos modelos de previsão nos cuidados aos pacientes.
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Uma nova técnica melhora os modelos climáticos pra prever melhor os eventos climáticos extremos.
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Aprenda métodos eficientes para gerar números aleatórios na programação.
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Um estudo sobre modelos de estimativa de riqueza na África Subsaariana.
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Descubra como Grandes Conjuntos melhoram a precisão nas previsões do tempo.
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Uma nova estrutura usa aprendizado de máquina pra fazer revisões de literatura de forma eficiente na astronomia.
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Um novo framework melhora como os modelos reconhecem ações em vídeos.
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Esse artigo fala sobre como melhorar gêmeos digitais para uma avaliação de risco confiável e tomada de decisões.
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Este artigo analisa os posteriors de Bayes em problemas inversos não lineares sob uma perspectiva frequentista.
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O projeto LSST tem como objetivo aprofundar nosso entendimento sobre os cometas da família de Júpiter.
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Uma nova abordagem bayesiana melhora os processos gaussianos para uma previsão e manejo de incertezas melhores.
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Um novo método melhora a precisão e a velocidade na calibração de modelos de coluna usando aprendizado de máquina.
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A junção de mapas de sensoriamento remoto com dados de verdade de campo melhora a precisão nas avaliações ambientais.
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Esse artigo fala sobre um novo modelo para analisar dados espaço-temporais.
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Novas sequências de confiança melhoram a estimativa de incerteza em modelos estatísticos.
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